现有智能家居系统的控制方式是单一的“机械式”自动化模式,系统只能按预先规定的控制方式和规则简单重复运行,不能随周围环境的变化而变化与周围环境协调起来,不能提供人性化的服务。针对这种状况,本文展开了两方面的研究。 家居系统的构架研究方面,在进行充分的技术调研和资料分析的基础上,通过对智能家居系统及其通信媒体和方式的研究,构架了一个具有安全功能、监控功能、通信功能、网络功能的可以自学习自适应,能进行智能分析判断的现代智能家居系统方案,并给出了整个系统实现的原理和方法。 智能家居控制器方面,在对模糊神经网络学习研究的基础上,构建了一个具有自学习自适应功能、可以进行智能分析判断的智能家居控制器,运用模糊神经网络技术对智能家居控制器进行构建,并分析和阐述了其特点、原理和运行方式,进行了软硬件的研究和设计,提出了实现的原理和方法。 系统的构架突破了以往智能家居系统的构架方法,将智能控制节点的“智能行为”与智能家居控制器的“智能大脑”融为一体,智能控制节点的“智能性”可以得到智能家居控制器的“智能性”支持和更新并相互独立工作,从而使家居系统从自动化控制转变为智能化控制。 论文首次提出了运用模糊神经网络技术对智能家居控制器进行改造构建的方法,并对模糊神经家居控制器进行了原理、特点和实现方法的研究。解决了家居控制器的智能分析判断和自学习、自适应能力的来源问题,让智能控制器能够去学习适应周围环境和设备的运行规律,把获得的知识传送给智能节点,使智能节点更智能化的监控家居中的设备,实现智能家居的人性化功能。